アカウンティング入門

B/Sで読み解く経営の仕組み

B/Sは何が分かる? B/Sの左側、つまり資産が何にお金を使っているのか、また右側、すなわち負債や純資産がどのようにお金を調達しているのかという視点は、シンプルでありながら非常に分かりやすいと感じました。特に、資産と負債の内、1年以内に動くかどうかで流動と固定を区分する点や、流動資産と固定資産、負債と純資産の割合から会社のビジネスの様相を把握できるという考え方は興味深いものです。 経営の違いは? 現在のところ、業務に直結するイメージは持ちにくいものの、まずは自社および同業他社のB/Sを確認し、自社の経営体質や他社との違いを見極めてみたいと思います。こうしたB/Sの構成を意識することで、経営陣が発信する経営計画やメッセージについても、より深い理解へと繋げられるのではないかと感じています。

戦略思考入門

中期計画に挑む!フレームワーク活用術

情報の壁はどこに? フレームワークを活用する際、自分が持つ情報に限界があることは明白です。たとえば、3C分析、バリューチェーン、SWOT分析のいずれの場合も、市場や競合の情報が不可欠であると認識しています。会社全体の戦略を検討する時は広範な情報が必要になりますが、部門単位で戦略を考える場合は、対象となる競合の範囲が限定されるため、まずは部門に絞って分析を進めたいと考えています。 計画精度をどう上げる? 現在、中期事業計画を作成中です。このフレームワークを用いて、定型的な分析を実施し、その結果を経営層に確認してもらうことで、計画の精度を高めたいと思っています。また、すべてのフレームワークを活用するには時間と労力がかかるため、実施するフレームワークを絞って効率的に分析を進める方針です。

生成AI時代のビジネス実践入門

仮説より行動!AIが拓く新未来

生成AIはどう動く? 現在の生成AIは、膨大なデータの中から次に来る可能性が最も高い言葉を選んで出力していることが分かりました。このため、こちらの意図に沿わない回答が出た場合には、指示の方法も含めて改めて検討する必要性を感じました。また、仮説を立てる作業に時間をかけすぎず、まずは実際に仮説に基づいた行動を試みることの重要性も学びました。 仮説とAIの使い分けは? 今後は、データ分析の分野でさらにAIを活用したいと考えています。ただし、単に手元のデータを漠然と分析させるのではなく、私自身が明確な仮説を立て、何を比較、どのような指示で何を出力させたいのかを整理することが大切だと思います。AIに任せる部分と自分で行う部分をしっかり区別し、業務の迅速化に繋がる仕組み作りを目指していきます。

戦略思考入門

全体を見据えた戦略の極意

事例から何が見える? 事例を通して営業戦略を客観的に捉えた際、案外「あたりまえ」と感じる回答が並んでいました(例題であるためですが)。このプロセスにより、限られたリソースや時間、資金の中で、部分にとらわれず全体を俯瞰して判断する取捨選択の重要性がすんなりと理解できました。 過去の経験は何を語る? 一方、かつての営業経験では、すべての顧客に全力を尽くそうとした結果、効率が低下していたと振り返ることができます。現在は、迅速な意思決定が求められる組織で事業戦略に取り組む中、これまで納得できなかった決定も経験しました。しかし、当時の経営層がなぜある対象を捨てる判断をしたのかを改めて分析することで、自分のスキルアップや今後のビジネス検討に役立つ学びを得られたと感じています。

戦略思考入門

学びで描く未来のシナリオ

未来にどう備える? シナリオプランニングとは、あり得る複数の未来を想定し、変化しそうな要因を洗い出してそれぞれのシナリオを描くことで、どの未来に向かっているのかを見極めるための指標として活用する手法です。どのような未来が訪れても慌てずに対応できるよう、事前に備えておくことの大切さがよく分かりました。 戦略をどう進める? 我が社では、特定の顧客に深くフォーカスする集中戦略を軸に取り組んでいます。経験、即戦力、提案力などが主要な差別化要素とされ、VRIO分析においては現在の価値と同時にリスクも伴うと捉えています。一見すれば模倣困難に見えるものの、必ずしも希少性が高いとはいえず、今後は組織として再現可能な形に、少しずつ行動計画として落とし込むことが必然であると感じました。

リーダーシップ・キャリアビジョン入門

共感で繋ぐチームの新しい形

チームのバランスはどうなる? 現在所属しているチームでは、メンバーの多くが業績に偏ったタスク志向であることが明らかになりました。そのため、チーム全体のバランスが取れておらず、スムーズに業務が進んでいないと感じています。今後は自分自身のふるまいのタイプを変え、新たなアプローチでチーム内のバランスを整えていきたいと考えています。 上長の影響は感じましたか? また、これまでの上長のリーダーシップのタイプについて振り返る中で、共感できる点がいくつかあり、すっきりとした気持ちになりました。多くの上長が達成志向型であったため、無意識のうちに自分自身もその影響を受けていたことを実感しています。 皆様はご自身の経験から、どのようなリーダーシップの影響を受けられたのでしょうか。

データ・アナリティクス入門

反論も味方にする仮説検証術

仮説の種類は何? 仮説には「問題解決の仮説」と「結論の仮説」の2種類があり、過去・現在・未来それぞれの時間軸で設定できることを学びました。 証明の準備はどう? 仮説の証明に際しては、都合の良いデータだけでなく、反論を排除できるデータまで踏み込んで準備することで、説得力が格段に高まると感じました。 フレームワーク使いこなす? また、3Cや4Pのフレームワークを活用することで、課題を網羅的に捉え、仮説をより体系的に検討することが可能であると実感しました。 検討の手法は何? さらに、仮説検討の際は経験や勘に頼るのではなく、まずはフレームワークを用いて幅広い仮説を出し、あわせて反論に対応できるデータを準備することの重要性を改めて認識しました。

生成AI時代のビジネス実践入門

生成AIの試行錯誤に迫る魅力

AI判断の秘訣は? 生成AIがどのように判断を下し、結果を抽出するかというフローの仕組みを理解できたことは大変有意義でした。この仕組みを把握した上で、どのような問いかけをAIに行うべきかを考える重要性が、特に印象に残りました。 協調問題は何? また、生成AIの判断プロセスは、人間の思考プロセスと似た部分がある一方で、まだ十分に協調できない点もあると感じました。こうした特徴を見極めながら、実際の業務にどう活用していくかが今後の課題だと考えています。 試行の軌跡は? さらに、これまでの開発過程で多くの試作が重ねられてきたとの記述にも興味を抱きました。そこで、生成AIがどのような試行錯誤を経て現在の形になったのか、その歴史についても詳しく知りたいと思っています。

クリティカルシンキング入門

みんなで問い、実践!新たな学び

イシューの意義は? 今週は全体の振り返りを兼ねた総合演習に取り組みました。まずは「イシュー」が何かを定義するため、問いを立てることから始めました。その後、立てた問いを掘り下げながら、他の受講生と意見を共有しました。 データ分析の切り口は? 次に、現在手元にあるデータをさまざまな切り口で加工し、分析を行いました。加えて、スライドやグラフを用いて情報を整理し、正しい日本語で明快に伝える練習をしました。 課題解決のヒントは? また、講師への質問を通じ、実務で頻繁に起きる「そもそも問いが明確でない」や「イシューが適切か不透明」という課題に対する考え方を学びました。打ち手だけではなく原因に注目するアプローチや、4象限を活用した思考法が実務でも有用であると感じました。

アカウンティング入門

数字が語る!伝わる会計の魅力

数字だけじゃ伝わらない? アカウンティングとは、単に数字を扱うのではなく、相手に理解してもらうために「説明する」ことだと再認識しました。そのため、知識や分析手法を学ぶ際も、相手にどう説明すれば伝わるかという点に重点を置いています。 決算から見えるものは? また、過去の四半期決算を振り返ることで、自身が所属する会社の財務状況を大まかに把握し、理解を深めています。さらに、時間があれば競合他社の決算にも目を通し、大局的に業界全体の動向を感じ取れるようにしておきたいと考えています。 簿記の学び、実務で? 現在、簿記2級を取得されている方については、業務でどのように役立ったのか、また簿記だけではカバーできない知識や判断についての実践的な経験も伺いたいと思っています。

データ・アナリティクス入門

繰り返しが未来を拓く瞬間

学んだ内容はどう定着? 講義中に出されたお題に対して瞬時に回答できなかったことから、まだ学んだ内容が完全に定着していないと実感しました。今後は、習得した知識をしっかり根付かせるために、何度も実践を重ねることが大切であると感じています。 目的はどう明確になる? また、目的を明確にすることで、フレームワークの構築や仮説の立案がより効果的に行えると理解しました。今後は、営業成績を伸ばすために必要な取り組みや改善点を丁寧に考察していく所存です。 分析結果はどう共有? 現在、エリアを二名で担当している立場から、自分が分析・考察した内容を担当者同士で共有し、互いに意見を交わしながら修正を繰り返すことで、より実践的な知識の定着と成果の向上を目指していきたいと思います。

戦略思考入門

学びで実感!規模と範囲経済

規模経済ってどうなる? これまで「規模の経済性」や「範囲の経済性」という言葉は耳にしていたものの、内容まで理解していなかったので、今回の学習でその仕組みを把握することができました。また、規模の経済性が必ずしも働かないケースも学び、実践演習で示されたように「毎月の生産量にばらつきがある場合」には、生産量を増やしてもコストが下がらないという点を忘れないようにしたいと感じました。 自社資源はどう活かす? 現在は新規事業・サービスのアイディアを考えるフェーズにあり、自社のアセットやリソースをどのように活用できるかは当然の視点ですが、今後はそれらを利用することによって「規模の経済性」や「範囲の経済性」が発揮されるかどうかという観点も加えながら検討していきたいと思います。
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